Avaliação da cristalografia do sólido e dos campos de força na predição da adsorção de R-170 em Cu-BTC

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A mitigação dos impactos ambientais demanda o desenvolvimento de tecnologias eficientes para a separação de gases de efeito estufa. Neste contexto, este trabalho investiga a adsorção do refrigerante R-170 (etano) em Cu-BTC via simulação molecular (SM) Monte Carlo no ensemble grande canônico (GCMC). Foram avaliados os impactos de variáveis relevantes sobre a capacidade preditiva da SM. Três campos de força para o R-170, envolvendo dois modelos de átomos unidos (United Atoms - UA) e um modelo atomístico (All Atoms - AA), foram testados. Duas diferentes estruturas cristalinas, reportadas na literatura, foram utilizadas para o Cu-BTC. A avaliação dos parâmetros de interação cruzados foi realizada utilizando as regras de combinação do tipo Lorentz-Berthelot (LB) e Size-Weighted (SW). Todas as simulações realizadas neste trabalho utilizaram o campo de força Slater-Kirkwood (SKFF) para descrever as interações energéticas do sólido. Os resultados foram comparados com isotermas experimentais e com resultados de SM obtidos utilizando o campo de força Dreiding reportados na literatura. Os campos de força do tipo UA descreveram melhor as isotermas experimentais. Observou-se que a regra de combinação é um parâmetro crítico na modelagem. A aplicação da regra SW evidenciou que baixos valores do parâmetro sigma provocam deslocamentos significativos no potencial de interação na fase confinada. Adicionalmente, a variação na cristalografia do sólido mostrou-se determinante nas regiões de alta pressão (saturação), embora a escassez de dados experimentais nesta faixa limite a validação conclusiva desses modelos. As simulações usando o campo de força SKFF para a descrição energética do Cu-BTC apresentaram menor sensibilidade em relação ao campo de força utilizado para descrever o fluido R-170, quando comparadas ao campo de força Dreiding.

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Instituições
  • 1 Universidade Federal de Uberlândia
Eixo Temático
  • Simulação molecular
Palavras-chave
Simulação Molecular
Fluidos Refrigerantes
Adsorção
Monte Carlo